ID-Eraser：アイデンティティ攪乱による顔入れ替えへのプロアクティブな防御
arXiv cs.CV / 2026/4/24
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要点
- 本論文では、画素レベルの摂動に依存する従来の防御では不十分な点を踏まえ、ID-Eraserとしてアイデンティティ情報を狙い撃ちする顔入れ替え対策を提案しています。
- ID-Eraserは、顔のアイデンティティ埋め込みに学習可能な摂動を注入し、Face Revive Generator（FRG）で自然に見える保護画像へ再構成します。
- 厳密なブラックボックス設定での実験では、顔認識・顔入れ替えに対する強い妨害効果が示され、Top-1精度0.30、FID 1.64（最良）、LPIPS 0.020といった指標で有効性を示しています。
- 保護された入力から生成された入れ替えにおけるアイデンティティ類似度は、複数の代表的な顔入れ替えモデルで平均0.504まで低下し、さらにデータセットを跨いだ一般化、一般的な歪みに対する頑健性、商用APIへの有効性（例：Tencent類似度0.76→0.36）も示されています。
